Advanced Search

Show simple item record

dc.contributor.authorKurnaz, Sefer
dc.contributor.authorAli, Karrar Hussein
dc.date.accessioned2021-06-11T08:47:30Z
dc.date.available2021-06-11T08:47:30Z
dc.date.issued2020en_US
dc.identifier.citationKarrar, A., Kurnaz, S. (2020). Using data mining techniques to explore patterns of academic achievement effects for high school students. AURUM Mühendislik Sistemleri ve Mimarlık Dergisi, 4(1), 37-59.en_US
dc.identifier.issn2564-6397
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12939/2034
dc.description.abstractThis research presents an applied study of the field of knowledge discovery of educational data using data mining techniques, focusing on the development of teaching and learning, by discovering the main patterns of testing the data of the academic student of the intermediate level (baccalaureate) in Baghdad - Iraq, from 2010 to 2019 to get results on the Academic Performance Index. In this study, we discover some major patterns data, Some of this patterns association exists between student changed summation and the student gain level for some subjects, also the relation between summation degrees with degree gained from some subject. This research attempts to read this result and interpretation, supply and verification level and its type to supply to the ministry decision-maker. We choose data mining technique because it’s better to use the benefit of quantity data; we use a different way from data mining technique to support discovery result clusters using (k-means) and classification use a decision tree, after first pre-processing data for database and restriction like logical data warehouse shape, we use k-means algorithm of clusters technique and (J48) algorithm of the classification technique of the decision tree, this different way and algorithms application through WEKA tool, which supports more algorithms and way of data mining Last deductive abstract and suggests some recommendation which interest for the decision-maker. Results from this research built a logical data warehouse & applying the algorithm of data mining’s algorithm, besides the difficulties of some subjects which may form its tough words or other disqualification planning.en_US
dc.description.abstractBu araştırma, veri madenciliği tekniklerini kullanarak bilginin keşfinde uygulamalı bir çalışma sunuyor, Bu çalışmanın temel amacı, 2010’den 2019’e kadar olan üçüncü Orta Sertifika - Bakalorya için öğrencilerin akademik verilerinde mevcut bazı kalıpları keşfetmektir. Daha sonra Irak Eğitim Bakanlığındaki karar vericilerin eğitim politikalarını desteklemek için akademik performansa ilişkin genel göstergeler geldi. Özellikle veri hacminin yanı sıra, bu verilerin nispeten büyük zaman boyutu da arama sonuçlarından destek aldığından. Bu araştırmada, bu verilerde baskın olan bazı veri kalıplarının, eğitim açısından önemli göstergeler sağlayabilecek bir dizi örgütün varlığına göre özetlendiğini keşfettik. Bu kalıplardan, öğrencinin genel ortalaması ile bazı derslerin öğrenci başarısı arasında bir korelasyon vardır ve bazı derslerde elde edilen tahminde öğrenci başarısının değerlendirilmesi arasındaki ilişki vardır. Bu araştırma, bu sonucu okuma, yorumlama ve sunum seviyesini okumaya ve seviyesini ve kalitesini bakanlıktaki karar vericiye sunarak seviyesini doğrulamaya çalışır. Veri madenciliği teknikleri, bu verinin boyutundan yararlanmak için en uygun olarak seçilmiştir ve çünkü karar vermeyi desteklemek için sıklıkla kullanılan akıllı tümdengelim algoritmaları kullanmaktadır. Bulguları desteklemek için farklı veri madenciliği teknikleri metotları kullanıyoruz, yani küme oluşturma ve sınıflandırmada k- means algoritmasını kullanarak küme oluşturma işleminin ardından (logical data warehouse ) veritabanının ilk işlenmesi ve yeniden yapılandırılmasından sonra karar ağaçları kullanılarak kümeleme. Kümeli teknolojide K-means algoritması, karar ağacı için sınıflandırma tekniğindeki algoritma (J48), bu yöntemler ve algoritmalar weka aracı kullanılarak uygulanmıştır. Veri madenciliğinde birçok algoritma ve yöntemi destekleyen. Araştırma sonuçlarına göre mantıksal bir veri ambarı ve bazı veri madenciliği algoritmalarının Milli Eğitim Bakanlığı veri tabanına uygulanması, Öğrenci kayıtlarıyla ilgili diğer önemli sonuçlara ek olarak, birçok dersin öğrencileri bırakması ve çalışma dışı bırakması gibi, Çalışma planları ve müfredatta ya zor bir kelime ya da kusur.en_US
dc.language.isoengen_US
dc.publisherAltınbaş Üniversitesien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectData Miningen_US
dc.subjectPredicative Modelsen_US
dc.subjectClassificationen_US
dc.subjectDecision Treesen_US
dc.subjectPerformance Predictionen_US
dc.subjectVeri Madenciliğien_US
dc.subjectSınıflandırmaen_US
dc.subjectKarar Ağacıen_US
dc.subjectPerformans Tahminien_US
dc.subjectTahmini Modelleren_US
dc.titleUsing data mining techniques to explore patterns of academic achievement effects for high school studentsen_US
dc.title.alternativeLise öğrencilerinin akademik başarıya ulaşma davranışlarının veri madenciliği yöntemleri ile incelenmesien_US
dc.typearticleen_US
dc.departmentFakülteler, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümüen_US
dc.contributor.institutionauthorKurnaz, Sefer
dc.contributor.institutionauthorAli, Karrar Hussein
dc.identifier.volume4en_US
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage37en_US
dc.identifier.endpage59en_US
dc.relation.journalAURUM Mühendislik Sistemleri ve Mimarlık Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record